内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine平台进行土壤湿度分析。首先，定义了研究区域（AOI）为Dailekh，并设定了分析时间段为2024年全年。接着，加载Sentinel-1 SAR数据（包括VV和VH极化）计算雷达土壤湿度指数（RSMI），并加载Sentinel-2光学数据计算归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI）。将这些指数组合成综合图像，用于更全面的土壤湿度评估。此外，还进行了基于区域的统计分析，并生成柱状图展示各指数的平均值。最后，将分析结果导出到Google Drive，包括GeoTIFF格式的图像和CSV格式的统计数据。 适合人群：从事农业、环境监测或地理信息系统相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：① 对特定区域（如Dailekh）的土壤湿度进行长时间序列监测；② 利用多源遥感数据（SAR与光学数据）提高土壤湿度估算精度；③ 通过图表和统计数据直观展示和分析土壤湿度变化趋势。 阅读建议：本文详细记录了土壤湿度分析的具体步骤和方法，建议读者熟悉Google Earth Engine平台的操作，并掌握基本的遥感数据分析知识，在实践中逐步理解和应用文中提供的代码和技术。

徐淮平原农田防护林系统土壤水分动态，王智，薛建辉，通过对农田防护林系统在小麦不同物候期的土壤含水量动态变化的测定，结果表明：不同小麦物候期的平均田间含水量变化规律为：幼苗

中国732个站点多层土壤水分数据集.zip

AIEM简介 积分方程模型(IntegratedEquationModel,IEM)是由Fung等人于1992年提出,该模型是基于电磁波辐射传输方程的地表散射模型,能在一个很宽的地表粗糙度范围内模拟真实地表后向散射情况,已经被广泛应用于微波地表散射、辐射的模拟和分析。IEM模型的基本思想是把未知的表面场分成两部分:一部分保留原始的切面近似场(Kichhoff);另外一部分引进补偿场,用来对Kich2hoff场进行校正。因此IEM模型的双站散射系数可以表示为基尔霍夫(σkpq)、基尔霍夫项的补偿项(σcpq)和二者交叉项(σkcpq)之和σ0pq=σkpq+σcpq+σkcpq. 后来专家对IEM模型进行重新推导,将IEM模型发展为AIEM模型。

地表土壤水分和降水具有高度相关性，是2个密切相关的地-气相互作用参量。采用同时反演获取的土壤水分和大气降水数据来研究土壤水分的变化情况，定量理解降水和土壤水分之间的物理联系，进而可以获得对反演算法改进有用的信息。采用被动微波辐射计AMSR-E反演获得的全球地表土壤水分和降雨率数据作为研究对象，一共收集了2005年10月1日至2006年10月31日之间共395d的AMSR-E全球日土壤水分产品和升、降轨道瞬时降雨率数据。把降雨率轨道产品经过等积割圆柱投影并重采样到同日土壤水分产品相当的25km分辨率EASE

用于AMSR2数据格式的转换从nc4转到tiff，便于数据的处理、空值设置、裁剪等一系列关于土壤水分产品的数据处理

土壤水分是洪水预报、干旱检测、作物产量估算、天气预报和水文建模的关键参数之一。被动微波遥感技术可以快速获取大面积土壤水分，但空间分辨率粗糙，局限性很大。为了提高土壤水分产品的时空分辨率，我们建立了空间权重分解模型来提高土壤水分产品的分辨率。验证和应用分析表明，新产品可以满足应用需求。SMC 3.0 版本结合了前两个版本，并在一些地方进行了修正和优化。

土壤水分是洪水预报、干旱检测、作物产量估算、天气预报和水文建模的关键参数之一。被动微波遥感技术可以快速获取大面积土壤水分，但空间分辨率粗糙，局限性很大。为了提高土壤水分产品的时空分辨率，我们建立了空间权重分解模型来提高土壤水分产品的分辨率。验证和应用分析表明，新产品可以满足应用需求。

这项研究是关于使用湿度传感器的自动浇水系统，该传感器可感知土壤的湿度水平。 根据土壤的湿度或湿度水平，水泵正在开启或关闭。 这项研究是在 Arduino ide 上使用 Arduino 完成的。 这项研究对农业部门的需求越来越大。 使用该系统，农民可以根据他们使用的作物轻松监控水的使用情况。 通过使用这种方法，他们可以更轻松地种植农作物并减少劳动力。 它还有助于保持作物的健康并增加农民的产量。 在这项研究中，我们还在土壤上测试了该系统 15 天，并注意到其有效结果。

土壤水分反演AIEM散射模型，maltab版